用Raman光谱研究不同PAN基碳纤维的皮芯结构

利用Raman光谱对日本东丽公司生产的T300、T700、T800和T1000聚丙烯腈(PAN)基碳纤维样品的截面不同位置和表面进行拉曼光谱测试.结果表明,4种碳纤维的拉曼光谱由3个散射峰(D、G和A)构成.用拉曼参数R(ID/IG)表征碳纤维结构有序度,R值的计算结果表明:4种碳纤维都具有皮芯结构;皮芯结构越明显力学性能越差.     

添加Dy、Al对机械合金化NdFeB永磁体的作用

研究添加Dy、Al对NdFeB永磁体结构和磁性能的影响,利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和振动样品磁强计(VSM)研究样品不同球磨时间的显微结构及其磁性能.结果表明,在一定条件下Dy取代部分Nd可以细化晶粒,改善了合金的显微组织,提高合金的内禀矫顽力.     

低温固相反应合成NiFe2O4尖晶石纳米粉

以FeSO4.7H2O,NiSO4.6H2O和NaOH为原料,NaCl为分散剂,在室温下充分研磨反应制备前驱体,然后将前驱体进行煅烧得到NiFe2O4尖晶石纳米粉.重点研究了分散剂含量、煅烧温度和保温时间对粉体粒度和形貌的影响.利用X射线衍射仪(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)对所得产物进行表征.结果表明:添加20%(质量分数)NaCl制得的前驱体在800℃下煅烧1.5h得到的纳米粉分布均匀,颗粒呈球形并且晶型完整单一,平均粒径约为75nm.     

多产品供应链的牛鞭效应及其减弱方法

讨论两级多产品供应链中需求相关时的牛鞭效应.下游零售商从能力无限制的上游供应商处订货来满足相关的市场需求.当零售商面临的需求平稳时,若零售商采用简单移动平均法预测需求,证明了供应链中的牛鞭效应的存在性,并给出了其量化表达式.进一步提出了在一定条件下可有效消除牛鞭效应的需求预测方法.     

Fe掺杂ZnS纳米线的制备及性能研究

利用水热法制备了Fe掺杂ZnS的纳米线．通过X射线衍射（XRD）、X射线能谱仪（EDS）、扫描电显微镜（SEM）和透射电子显微镜（TEM）分析了Fe掺杂对样品的结构和形貌的影响;利用紫外可见近红外分光光度计（uV-VIS）、共聚焦显微拉曼一荧光光谱仪（PL）和振动样品磁强计（VSM）对样品的光学特性进行表征．结果表明,样品为六角纤锌矿结构,Fe成功掺入ZnS晶格中,形成替位式掺杂．随着Fe掺杂浓度的增加,样品的吸收峰出现蓝移且发光强度逐渐减弱．掺杂后的样品在室温下呈现了铁磁性．     

一种改进的深度网络残差学习的图像降噪方法

近年来,基于深度卷积神经网络的学习方法在图像降噪方面取得了前所未有的成果,通过调整网络结构和参数来获取更好的图像降噪效果已成为研究热点.降噪卷积神经网络在深度神经网络中采用残差学习方法,在提高降噪效果的同时,在一定程度上解决了盲降噪问题.其不足之处在于算法收敛时间长.该文针对降噪卷积神经网络结构做了进一步的改进,提出了一种基于反卷积降噪神经网络的图像降噪算法.该文工作的主要特色如下：1) 在原有的网络结构中,引入反卷积神经网络,优化了残差学习方式;2) 提出一种新的损失函数计算方法.使用BSD68和SET12测试数据集对本文提出的方法进行验证,实验结果表明,该文算法的降噪性能与降噪卷积神经网络算法相比,在相同降噪效果情形下,该文算法的收敛时间缩短了120%～138%.同时,与传统的深度学习图像降噪算法比较,该文方法的降噪效果和运行效率也都有提高.     

陈玉华：我在德国的奋斗

2012年引起收视热潮的电视剧《温州一家人》讲述了改革开放初期一家温州商人的故事。故事始于上世纪80年代初期。家住小山村的农民周万顺卖掉了房子．让13岁的女儿周阿雨随着表舅去意大利上学,而自己则和妻子儿子在国内闯荡,寻找商机做起了生意。其中女主角周阿雨在欧洲的经历尤为跌宕。一个小女孩,无亲无故地在意大利的餐馆打工上学,长大后又先后在法国、意大利的餐馆、制衣厂打工,     

基于查找表的单基FFT原址倒序算法

单基快速Fourier变换(FFT)进行原址运算前需要对输入数据进行倒序,为了提高传统倒序算法的速度,在4个有关单基倒序定理的基础上,提出了基于查找表的单基快速Fourier变换原址倒序算法.该算法通过访问查找表,减少循环次数,简化倒序值的计算过程,从而提高速度.该算法所需查找表的规模不随点数增加而变大.仿真结果表明: 该算法在计算基2倒序时,性能超过了现有算法,在计算非基2倒序时,比传统算法至少快80%, 比现有的查找表算法最多慢15%.